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（报告出品方/作者：长江证券，张韦华、司旗、宋尚骞）

人工智能高速增长，能源电力成为瓶颈

AI 与能源的交融，电力需求新增长点

360 集团周鸿祎：人工智能发展的最大制约是能源问题。3 月 29 日，由中国中小企业协 会、中国互联网协会、360 集团共同主办的“新技术、新服务、新格局——2023 数字安 全发展与高峰论坛”中，360 集团董事长周鸿祎在战略发布会上提出“人工智能发展的 最大制约是能源问题”。“人工智能”与“能源电力”，这两个看似天差地别的两种元素， 首次以如此紧密的方式出现在大众的视野中，也同时提醒着市场最为朴素的道理：能源 是经济发展的重要前提和保障。

数据中心快速增长，电力需求与日俱增。之所以将人工智能的发展与能源相联系起来， 背后的根本在于：一方面人工智能所依赖的数据中心近些年一直保持高速增长；另外一 方面在于数据中心核心成本便是电力成本。根据国新办举行的《2022 年工业和信息化 发展情况新闻发布会》，截至 2022 年，全国在用数据中心机架总规模超过 650 万标准 机架，算力总规模近五年年均增速超过了 25%。由于数据中心电力成本占总成本的 60%~70%，过去十年，中国数据中心用电量年均增速超过 10%，2021 年数据中心用电 量占全社会用电量比重也达到了 2.85%，而与之对应的是我国全社会用电量的十年复合 增速仅有 5.7%，数据中心用电量增速远超全社会用电增速。根据国网能源研究院预测， 到 2025 年我国数据中心的用电量将达到 3640 亿千瓦时，预计占全社会用电量的比重 也将达到 3.6%。

人工智能突破式快速发展，背后能耗水平提升容易被忽视。2023 年以来，以 ChatGPT 为代表的新一代人工智能迎来跨越式发展，人工智能的热潮席卷而来，但是其背后的超 高功耗也同样不容忽视。以世界上最为先进的 Frontier 超级计算机为例，直到 2022 年 6 月，其运算容量才首度超过人脑，但其耗能约是人脑的 100 万倍。那么也就意味着， 即使考虑到未来超级计算机的功耗优化，若人工智能在未来的渗透率快速普及，百万倍 的功耗差距也势必会带来用电需求几何倍数级别的增长。

ChatGPT 的跨时代现象，印证新一轮科技革命已经到来。OpenAI 于 2022 年 11 月 30 日正式发布 ChatGPT，不到一周的时间就聚集了超过 100 万用户，推出仅 2 个月其月 活用户就达到 1 亿，成为历史上增长最快的消费者应用程序。然而，由于用户接近狂热 的使用热情，4 月 5 日 ChatGPT 官网停止 Plus 付费项目的购买，在升级界面 OpenAI 表示“因需求量太大暂停了升级服务”。OpenAI 停止付费项目的购买背后，也说明一方 面自身的算力或已经达到了上限，另外一方面也体现出用户侧极高的热情，表明新一轮 以人工智能引领的科技革命已经来临。

高耗能不止旧经济，人工智能耗电量不可小觑。根据流量检测网站 Similarweb 最新统 计数据，今年 3 月 ChatGPT 吸引了全球近 16 亿次用户访问，环比增长 55.29%，是 1 月访问量（6.7 亿次）的 2.4 倍，单个用户平均访问时长约 5 分钟。访问量激增同时， 势必带来算力需求和能耗成倍数增长。此处假设每个提问者咨询 5 个问题，则 ChatGPT3 月份总咨询次数将达到 80 亿次，单日咨询次数为 2.58 亿次。由于每个响应词在 A100GPU 上需要约 0.35 秒，若假设每个提问者提问长度约 30 个响应词/次，那么 ChatGPT 单日需要处理 77.42 亿响应词咨询量，使用 1 张 A100GPU 需要运行 75.27 万小时，则对应到单日需要 3.14 万张 A100GPU。而英伟达 DGX A100 服务器包含 8 个 A100GPU，最大功率为 6.5kw，经测算 ChatGPT 平均单日耗电量将达到 61.16 万 千瓦时，年耗电量达到 2.2 亿千瓦时。考虑到 ChatGPT 用户及访问量在可预期的未来 仍将爆发式增长，因此预计实际年耗电量将不止于此。以我国城乡居民用电量与我国人 口进行简单拆分，2022 年我国人均生活用电量为 946.77 千瓦时，因此此时尚不具备完 全体形态的 ChatGPT 已经相当于 7.86 万户 3 口之家的耗电需求总量。

已知经济预期增速，何解 2023 年电力供需？

为何经济增长与用电需求背离？2023 年已知经济增速预期，电力需求如何刻画？人工 智能的快速发展所带来的用电需求增量，也仅仅只是众多经济元素影响的一种，随着经 济结构的持续优化，经济增长与用电增长相关性的波动以及后续演变成为市场关注的要 点之一。实际上，2020 年以来，受疫情影响经济需求整体表现羸弱，但用电需求显著优 于经济增速的表现。在此之前，我国也在相邻年份发生过用电增速与 GDP 增速显著偏 离的情况，比如 2013-2015 年 GDP 增速缓慢下行、而用电需求增速急转直下。本篇报 告，我们希望探究：究竟是哪些因素造成了用电需求增速和 GDP 经济增速的剪刀差？ 在政府工作报告预期 2023 年 GDP 同比增长 5%的情况下，如何客观刻画全年用电需求 的表现？

此外，从 2020 年冬季、到 2021 年春季、再到 2022 年夏季，局部地区供需紧张的情况 连续出现，2023 年的电力供需形势如何？各电源装机和电量结构会呈现怎样的变化？ 2023 年高峰时期是否还会出现缺电问题？

薛定谔的电力弹性系数

电力弹性系数，通常来说是指一段时间内电力消费增速与国民生产总值增速的比值，反 映电力消费增长与经济发展相对关系，数值上而言：电力弹性系数=用电量的增速÷GDP 增速。 以 2003 年以来的表现来看，我国电力弹性系数历经 2003-2008 年和 2010-2015 年两 轮下降周期，进入“十三五”后明显回升，并在近 3 年持续保持高于 1 的水平。

从拆分出来的各子项数据情况可以看出： 多数时间二产是需求的决定性因子：二产电力弹性系数起到了核心支撑作用，多数 年份二产弹性系数贡献的高低直接决定了当年电力弹性系数的表现； 部分时间居民弹性接力定价：部分年份虽然二产弹性系数贡献较为一般，但总体电 力弹性仍有较强表现，比如 2020 年和 2022 年，居民弹性贡献起到了非常显著的 作用； 长期增长规律有迹可循：三产弹性系数贡献呈现稳中有升的趋势。

二产用电波动系影响系数变化主因

二产表现优异是电力需求增长的充分不必要条件。除了电力弹性系数的归因分拆以外， 根据各产业的用电量增速和各产业 GDP 增速计算得到的各产业电力弹性系数，也能得 到二产影响为主的结论：二产电力弹性系数与整体电力弹性系数之间的相关系数为 0.88， 若是将受到疫情影响较大的 2020-2022 年从中剔除，相关系数更是高达 0.98。

不过在历史上，二产电力弹性系数也不乏出现急跌急涨的情况，比如 2013-2015 年快速 下降并降至负值，2016 年起开始修复并在 2018 年达到 1.24。

2013-2015 年，受到整体经济下行压力加大的影响，二产用电量增速和二产 GDP 增速 均有明显下滑，同期工业产能利用率也呈现波动下降的趋势。但是相对而言，在固定资 产投资仍起到一定支撑 GDP 增长作用的情况下，二产用电量增速的降低幅度远远大于 二产 GDP 增速，最终反映为二产电力弹性系数和整体电力弹性系数的快速下降。 2016-2018 年，经历供给侧改革的深化推进，落后产能淘汰、产品价格回升，工业产能 利用率同步出现明显提升，二产用电增速开始底部回升，与此同时，同一时期经济结构 坚定转型且注重产业结构优化，GDP 中资本形成贡献占比明显低于 2013-2014 年，二 产固定资产投资占比持续下滑，映射为更加稳定的二产 GDP 增速，二产电力弹性系数 和整体电力弹性系数的快速提升。

近年来，受益于新能源产业链的拉动，与产业结构变化、技术升级所带来的细分赛道高 景气，部分高耗能行业对用电需求的拉动作用依然较为明显，若考虑 2023 年经济稳步 复苏的宏观大环境，预计全年二产用电需求仍有较好的表现。此外，工业领域电气化水 平的提升，以及工业电锅炉、建材电窑炉、冶金电炉等传统电能替代技术的应用和推进， 都将在中期持续成为二产用电的重要边际增量贡献。

三产与居民，弹性系数的看涨期权

三产与居民成为弹性系数中枢抬升的中坚力量。除了电力弹性系数的决定性因素二产表 现以外，近年来随着产业结构的转型、气候变化的影响以及电气化水平的提高，三产和 居民用电的优异表现也成为了推高电力弹性系数的不可忽视因素。从第三产业的角度来 看，“十三五”以来三产电力弹性系数波动提升，而从电量增长角度来看，三产用电在整 体用电量增长中的贡献也呈现了非常明显的波动向上趋势。

三产下属具体细分行业中，信息化产业和电动车成为增长主要抓手。针对三产下属的具 体行业而言，考虑疫情以来的三年整体情况，信息化相关产业用电贡献和增速均处于较 高水平，此前虽然增速较高，但因为规模较低导致用电贡献度偏低的充换电服务业，也 凭借着较低的用电占比（2022 年约 0.41%）贡献了 2.12%的增长贡献率。考虑到信息化产业的持续高速发展，以及电动车渗透率的稳步提升，中长期来看预计其仍将是带动 三产乃至全社会用电增长的重要推手。

从居民电力消费来看，我们所构建的居民用电弹性系数贡献 2014 年以来在波动提升， 并且在 2020 年、2022 年都成为了支撑电力弹性系数表现的核心乃至最重要的因素。

细究原因，首先疫情影响下居家时间拉长无疑是避不开的话题，其推动居民用电增速和 占比显著提升。2020 年，我国居民用电占比达到 14.58%，显著高于 2018-2019 年 14.15% 和 14.19%的水平，用电增速也从 2019 年的 5.7%持续快速提升至双位数增长。

原因之二，在于天气因素的影响与居民电气化水平的提升。随着居民生活水平的提高、 农网建设的推进，居民生活电力消费也在快速激增。2022 年，我国农业和居民部门电 气化水平达到 39.8%，较 2016 年提升 13.8 个百分点，人均居民用电量较 2015 年增长 约 80%。电气化水平提升后，尤其是空调设备的普及，也使得气温对居民用电的影响更 为明显。以居民用电弹性系数贡献显著提升的 2020 年和 2022 年为例，除了疫情影响 下的居家时长偏多以外，2020 年和 2022 年冬季 12 月的偏低气温，以及 2022 年夏季 历史同期最高的气温带来的更多的制冷或制热用电需求。考虑到未来电气化水平渗透率 的进一步拔高，居民电力消费能力预计还将保持较高增速与用电贡献度。

综合近年来电力弹性系数与各产业用电情况的变化，考虑 2023 年经济复苏带动高耗能 行业开工率提升，以及工业电能替代与居民电气化水平提升所带来的增量，我们预计 2023 年电力弹性系数仍将大概率处于高于 1 的状态。

木已成舟的 2023 年电力供需

层层递进、抽丝剥茧，如何测算 2023 年电力供需、负荷平衡？对于电力供需的展望需 要拆分为电量和电力两部分进行，按照我国电力消纳的优先级，水风光核等清洁电能优 先于火电上网消纳，剩余部分由火电进行保障，而考虑到火电当前相对偏低的利用小时 数仍有较大的提升空间，且电力最大特性之一在于没有库存，因此发用电量规模必然是 相对平衡的结果，但电量占比的变化、装机结构的演变依然是判断电力供需的一个重要 抓手。 此外，近年出现的缺电问题更多映射的是高峰时期电力供应的紧张，反映为尖峰用电负 荷功率难以被发电侧满足，从而需要适当开展有序用电，因此电力功率平衡与判断缺电 与否存在重要的勾稽关系。

电源结构清洁转型，火电效率趋势向下

产业逻辑以供定需，测算推演以需定率。考虑到电力弹性系数的历史波动，以及今年需 求稳步恢复的大趋势，审慎假设 2023 年电力弹性系数为 1.1，同时参照政府工作报告 中给出的 5%的 GDP 增速预期，我们预计 2023 年全社会会用电量同比增长 5.5%，用 电量较 2022 年增加 4750 亿千瓦时。在中期的 2024-2025 年，我们预计电力弹性系数 缓慢回落但仍高于 1，对应用电量增速分别为 4.99%和 4.50%。

在确定用电需求总量后，此处按照清洁能源优先发电、剩余份额火电填补的方式进行测 算。其中，清洁能源装机容量的新增主要参照 2023 年全国能源工作会议的指引，预计 2023 年风电装机新增 6000 万千瓦，光伏装机新增 10000 万千瓦，水电装机新增 950 万千瓦；核电方面根据在建机组投产进度推算，预计投产防城港 3 号机组 118 万千瓦， 霞浦核电 60 万千瓦；火电方面，虽然中电联给出了 2023 年投产化石能源装机 0.7 亿千 瓦的目标，但综合考虑核准到投产的资本开支进程，审慎假设 2023 年投产量 6000 万 千瓦。后续年份主要依据核准或在建机组进度推算。

根据测算结果，我们预计 2023 年新增装机中，风电光伏合计占比达到 69.2%；到 2023 年底风电和光伏的合计装机占比将从 2022 年底的 29.6%提升到 32.9%，新型电力系统 中新能源电源占比稳步提升。

基本测算逻辑：电量方面，考虑水风光资源情况的变化，以及新建风光项目向以风光大 基地为首的西北Ⅰ类资源区集中，整体波动性电源的利用小时数有望稳中有升。但是， 与此同时需要同步考虑风电光伏的新增装机大量集中在年底的四季度，因此在通过装机 规模和利用小时推算发电量时，还需要根据历史数据的情况赋予年初和年末装机容量不 同的权重，以用于调整反映客观情况。在水风光核电量确定后，剩余不足需求由火电作 为基础供给补足，最终经过推算得到火电装机利用小时。

经测算，我们预计 2023 年电量需同比多发 5440 亿千瓦时以满足用电需求的增长，其 中 2270 亿千瓦时（占比 41.73%）由风电和光伏提供，1348 亿千瓦时（占比约 24.78%） 由水电提供，核电则贡献 204 亿千瓦时增量（占比约 3.74%），其它 1624 亿千瓦时由 基荷电源火电提供。但是，考虑到新机组投产的影响，我们预计 2023 年火电利用小时 将会同比减少，且预计未来 2 年仍将延续走低态势。

大兴火电建设难解近渴，电力供需紧张仍将延续

2020 年冬季以来，已经连续三年紧张的供需让市场及政策层面意识到电力供给的结构 性短缺系供需持续趋紧的核心原因。在能源安全战略地位提升的背景下，2022 年以来 火电核准建设加速已经有明显信号，2022 年新核准火电装机规模达到 9293 万千瓦，核 准总量甚至超过过去 5 年的总和。但是，如同所有上游周期行业一样，由于建设周期的 时间错配，在火电普遍建设周期长达 2 年的背景下，当期新核准的火电机组难以在 2023 年形成有效的电力供给。在此背景下，2023 年电力供需会走向何处？

实际上，我们在 2021 年发布的《限电洞察》系列研究报告就明确提出：电力供需紧张 本质上是用电高峰期的供电能力无法满足用电需求，而双碳目标下，电力供给侧稳定输 出电源增量有限，灵活性调节能力也处于发展初期，而用电侧波动性持续提升，且用电 负荷逐年增长，电力供需紧张或贯穿整个“十四五”期间。 在即将步入2023年迎峰度夏的当下，我们希望通过本篇报告再度强调我们的观点：2022 年我国最高用电负荷在 8 月份创出了 12.90 亿千瓦的最高记录，从历史数据来看，我国 最高用电负荷主要集中在8月份出现，因此我们以2022年8月份为基准进行供需测算：

新增净发电装机： 火电：2022 年全年，由于同时存在部分火电机组退出现役，火电净新增装机规模约 3500 万千瓦，考虑到在供需持续趋紧的情况下，火电机组存在一定的加速投产情况，因此我 们假设到 2023 年 8 月份出现负荷高点时，我国火电机组净新增装机 4000 万千瓦； 水电：截至 2023 年 2 月，我国常规水电装机较 2022 年 8 月新增 788 万千瓦，其中大 型电站中白鹤滩电站投产贡献 600 万千瓦，苏洼龙电站投产贡献 60 万千瓦，除此以外， 几乎没有大型水电项目可以在 2023 年实现投产，且 2023 年以来常规水电合计净新增 装机仅 15 万千瓦。因此，审慎假设到 2023 年 8 月我国常规水电机组较去年同期累计 净新增装机 850 万千瓦； 核电：2022 年 8 月份以来，我国仅因扩容核增核电装机 4 万千瓦，除此以外再无新增 核电投产装机，因此按照 2023 年我国核电装机新增霞浦快堆 60 万千瓦及防城港 3 号 机组 118 万千瓦，预计全年新增投产合计 182 万千瓦；

风电及光伏：2022 年全年我国风电及光伏分别净新增装机 3673 万千瓦及 8604 万千 瓦，考虑到新增装机在 2023 年仍将继续维持高位，假设到 2023 年 8 月份负荷高点时， 风电及光伏将分别净新增装机 6000 万千瓦和 1 亿千瓦。 根据各电源的实际情况，并对其分别做悲观及乐观假设，整体来看中性假设下我们预计 到 2023 年 8 月，我国发电侧将净新增装机 2.1 亿千瓦。

新增有效供电负荷： 由于各类电源在实际发电过程中并不能做到时刻完全出力，因此我们继续沿用此前在 2021 年 11 月份的发布的《煤电改造能否改善趋紧的电力供需格局？》中对于各电源受 阻系数的假设，并且将线损率调整为 2022 年最新值 4.84%。在现有假设下，我们测算 预计到 2023 年 8 月份，我国发电侧有效供电负荷将同比新增 5449 万千瓦~6750 万千 瓦。

新增有效调峰负荷： 除新增电源装机以增加电力供给负荷外，受高比例新能源接入电网的催化，“十四五”期 间调峰资源预计也将会迎来长足发展，其中主流调峰资源是抽水蓄能电站、新型储能和 火电灵活性改造带来的调峰负荷。 抽水蓄能：截至 2023 年 2 月，我国抽水蓄能较去年 8 月份累计新增 330 万千瓦，基本 假设剩余的 6 个月的时间里我国新增同样规模的抽水蓄能，即 2023 年 8 月我国抽水蓄 能预计较新增 660 万千瓦； 火电灵活性改造：根据国家发改委 11 月 3 日发布的《关于开展全国煤电机组改造升级 的通知》，“十四五”期间我国将完成 2 亿千瓦的煤电灵活性改造，对应新增系统调节能 力 3000~4000 万千瓦，因此中性假设“十四五”新增 3500 万千瓦，2023 年预计新增 700 万千瓦。

新型储能：根据国家发改委及国家能源局发布的《关于加快推动新型储能发展的指导意 见》，到 2025 年新型储能装机规模达 3000 万千瓦以上。而截至 2022 年末，我国新型 储能装机达到 870 万千瓦，相较 2021 年底增长 110%以上，考虑到储能装机仍处于渗透率快速提升阶段，假设到 2023 年 8 月高峰时段我国一年周期内会新增新型储能 800 万千瓦。

综合发电装机以及调节性电源新增装机贡献负荷，我们预计 2022 年 8 月到 2023 年 8 月我国再次面临迎峰度夏的高点时，我国将合计新增有效供电负荷 7181 万千瓦~8986 万千瓦。

尤为值得关注的是，在新增有效供电负荷的结构中，火电依然是最为关键的电源，新增 火电贡献的负荷占全部新增负荷的比重达到 44%，若考虑火电灵活性改造释放的有效 负荷，则火电合计新增的有效供电负荷占比将达到 52%。因此，毫无疑问，维持火电装 机的合理存在和适度增长，仍将是电源侧能否实现负荷有效增长尤为关键的一点，这也 正体现出火电作为基荷电源对于新型电力系统的重要价值。

需求方面： 2016 年-2022 年的 7 年中，仅有 2 年最高用电负荷增速低于全社会用电量增速，其余 时间节点均高于全社会用电增速。根据我们此前的分析，在 2023 年全社会用电 5.5%的 增长基础上，所映射的全社会最高用电负荷增速最保守的测算将也在 5.5%，基于此展 开敏感性分析，乐观假设 2023 年最高用电负荷将较 2022 年增长 6%，则从电力需求消 费端来看，全社会用电负荷端增量预计在 2023 年达到 7093 万千瓦~7738 万千瓦。

除了基本电力供需以外，电网在日常运行过程中还将需要预留一定的备用容量，以随时 应对突变的供方或需方负荷波动。根据安徽省办公厅《关于印发安徽省电力供应保障三 年行动方案（2022—2024）的通知》，其对备用容量假设为用电最大负荷需求的 12%， 我们参考这一假设结果，并将此前具备稳定出力能力的电源水电及煤电受阻装机归为备 用供电负荷。经我们的测算，在用电负荷 2 种情景、电力供给 3 种情景的互相匹配下， 6 种模拟结果中，增量供给能匹配增量需求的仅有 3 种情况，但这并不意味着 3 种电力 供需可以达到平衡甚至略有过剩，主要由于我们是从增量的维度进行电力平衡测算，而 若想要真正达到电力供需平衡，还需考虑增量负荷能否满足此前电力供需的缺口。

2022 年迎峰度夏期间，全国多地面临严峻的电力供需紧缺的情况，其中仅浙江省在 5 月末对迎峰度夏期间电力平衡所做初步测算时，就已经显示全省供需缺口在 650 万~750 万千瓦。然而实际上，在夏季持续高温天气影响下，其电力供需缺口远超预测值。需要 特别强调的是，这仅仅是浙江省一个省份的电力供需缺口，实际上在 2022 年我国浙江、 四川、重庆、江苏、湖北等多个省份均面临不同程度上的电力供需紧缺的局面。 换而言之，这意味着即使考虑到供给端最乐观的假设，而需求端按照 5.5%的最低负荷 增长假设，从增量供需维度来看也仅有 1464 万千瓦的负荷盈余，电力平衡缺口的风险 敞口巨大，因此我们认为：2023 年电力供需紧缺的局面或仍将延续，在“双碳”目标下 电力供给侧的稳定基础负荷电源增量有限，而需求侧波动性持续提升且用电负荷逐年增 长，电力供需紧张或贯穿整个“十四五”期间。

火电基础负荷价值凸显，结构优化支撑绿电溢价

正如我们一直所强调的，保障电力平衡、能源安全的核心抓手，依然是各类电源发展齐 头并进、构建合理供给结构，“十四五”将会是电力运营资产重估的重要窗口。复盘 2021 年以来历次在迎峰度夏阶段的火电表现来看，在供需紧张的 7-9 月份均催生了火电板块 明显的超额收益，其背后便是以火电为代表的基础负荷能源对于电力系统核心保供作用 被政策及市场所重新认知。在政策方向持续维护，电力市场化深化推进，电价体系日益 完善，成本改善趋势明朗的背景下，我们再次重申看好火电运营资产的配置价值。

此外，随着经济结构的持续优化，高新技术产业对经济增长的贡献持续增长，单位 GDP 能耗持续减少，度电可实现 GDP 价值对应增加。以第三产业为例，2022 年度电实现的 GDP 为 42.98 元/千瓦时，其中信息、计算机及软件业度电实现的 GDP 为 35.67 元/千 瓦时。第二产业近些年虽然度电可实现 GDP 稳步提升，但截至 2022 年也仅有 7.90 元 /千瓦时，其能效水平仍远低于第三产业。在可预期的未来，以 AI 为代表的信息、计算 机及软件业等第三产业的高能效产业占比跨越式增长，相较于传统产业其电力成本占总 产值的比重下降，也就意味着其对于电价的容忍度会高于传统高耗能产业。在国家鼓励 以大数据中心为代表的新兴产业使用绿电的政策背景下，绿电高电价的接受度或也将提升，绿电交易的长期溢价也有望得到市场的确认，长期看好绿电溢价未来为新能源运营 资产所带来的收益增量。

投资分析

人工智能时代来临，能源瓶颈成为核心矛盾

3 月 29 日，360 集团董事长周鸿祎在战略发布会上提出“人工智能发展的最大制约是 能源问题”。实际上，截至 2022 年 6 月，世界上最先进的超级计算机 Frontier 的运算容 量才达到人脑的水平，但是其能耗约是人脑的 100 万倍。即使考虑到未来超级计算机的 功耗优化，若人工智能在未来快速普及，百万倍的功耗差距也势必会带来用电需求的加 速增长。以 ChatGPT 为例，按照 2023 年 3 月份的访问记录为基准，我们测算其年用 电量将达到 2.23 亿千瓦时，相当于 7.86 万户 3 口之家的耗电量。而且近 10 年间，我 国数据中心耗电量年均增速超过 10%，占全社会用电量的比重也已经达到了 2.85%，且 预计到 2025 年将迅速达到 3.6%，数据中心快速增长的用电需求成为用电需求增长的 重要推手。从总量到结构的角度，人工智能仅是全社会用电需求众多影响因素之一，伴 随众多新兴产业需求的出现，贯穿国民经济的电力系统将产生怎样的结构性变化？电力 弹性系数发生怎样的变迁？2023 年电力供需将会走向何处？缺电问题是否再度来袭？ 这是市场以及我们关注的核心矛盾。

电力弹性系数起伏波动，居民三产贡献与日俱增

电力弹性系数是用电增速和 GDP 增速的比值，反映电力消费增长与经济发展的相对关 系。回顾 2003 年以来的表现，我国电力弹性系数历经 2003-2008 年和 2010-2015 年 两轮下降周期，进入“十三五”后明显回升，并在近 3 年持续保持高于 1 的水平。分拆 其原因，我们发现：1）二产电力弹性系数起到了核心支撑作用，多数年份二产弹性系数 贡献的高低直接决定了当年电力弹性系数的表现；2）部分年份虽然二产弹性系数贡献 较为一般，但总体电力弹性仍有较强表现，例如 2020 年和 2022 年居民需求贡献起到 了非常显著的作用；3）三产弹性系数贡献呈现稳中有升的趋势。综合近年来电力弹性 系数与各产业用电情况的变化，2023 年经济复苏带动高耗能行业开工率提升，以及综 合工业电能替代与居民电气化水平提升带来的边际增量，经测算我们认为 2023 年电力 弹性系数大概率仍将处于高于 1 的状态，需求表现依然旺盛。

供需紧缺大概率将延续，火绿电力商品价值各异

展望 2023 年，我们预计 2023 年全社会会用电量将同比增长 5.5%，与之对应：发电侧 增量中 41.73%由风电和光伏提供，水电提供约 24.78%的增量供给，核电贡献 3.74%， 剩余 29.75%由火电提供。考虑新机组投产的影响，预计 2023 年火电利用小时将会同 比减少，且未来 2 年仍将延续走低态势。近年出现的缺电问题，更多反映高峰时期电力 供应的紧张，我们预计 2023 年发电侧新增负荷将达到 7181~8986 万千瓦，其中 42% 由新增火电保障，火电扮演着电力系统最为关键的保供角色，同时需求方面预计用电负 荷将新增 7522~8244 万千瓦。虽然供求关系维持紧平衡，但这主要是从增量维度进行 测算，若考虑到 2022 年电力供需已处偏紧的状态，预计 2023 年迎峰度夏期间我国电 力供需仍将存在一定缺口。

（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）

精选报告来源：【未来智库】。「链接」

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标签： 电力需求 电力弹性系数 居民用电